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Métodos lineares e não-lineares de análise de dados cronobiológicos de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini) / Linear and nonlinear methods of chronobiological data analysis of Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini)

Sebrian, Talita de Cássia Glingani 11 October 2011 (has links)
A Cronobiologia estuda a origem e a manifestação de ritmos biológicos nos mais diversos táxons. A análise dos dados obtidos experimentalmente, contudo, é bastante complexa, haja vista a restrita gama de métodos disponíveis para tal. Os osciladores que determinam a existência dos ritmos biológicos são exemplos de sistemas dinâmicos não-lineares, os quais estão amplamente distribuídos nos seres vivos. Esses sistemas, por suas peculiaridades, são melhor analisados por métodos não-lineares. O objetivo deste trabalho é testar diferentes métodos de análise séries temporais, tanto alguns classicamente empregados na Cronobiologia quanto métodos não-lineares, verificando sua empregabilidade e funcionalidade para dados cronobiológicos, bem como as propriedades que permitem ou não seu uso. Para tanto, foram utilizados dados de ritmos de consumo de O2 obtidos para diferentes grupos etários de operárias de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini). Tais dados foram submetidos às seguintes análises: Transformada Rápida de Fourier (TRF), Análise de Potência Espectral (PSA), Estatística Circular (teste de Rayleigh), Teste de Estacionariedade (Teste da Raiz Unitária de Dickey-Fuller Aumentado - ADF), Plot de Poincaré, Entropia Aproximada (ApEn) e Entropia Aproximada Volumétrica (vApEn). Os resultados obtidos demonstram que os métodos não-lineares de análise detectam a existência de ritmo metabólico, assim como os métodos lineares utilizados por Teixeira (2006) e Camargo (em andamento) indicam sua presença. Ressalta-se, contudo, que há certa dificuldade em distinguir se a variabilidade existente nas séries deve-se, possivelmente, a seu comportamento determinístico ou a ruídos externos a elas, cuja detecção não é possível. Outro importante fator limitante da aplicabilidade das análises não-lineares é o número de pontos das séries temporais em questão, que era bastante reduzido nesse estudo. Dessa maneira, conclui-se que alguns métodos não-lineares, e.g. TRF, também são eficazes na detecção de ritmos biológicos, devendo ser observada a restrição devido ao tamanho da série temporal. / Chronobiology is the study of the origin and manifestation of rhythmical phenomena in all sorts of taxons. The analysis of the experimental obtained data is, however, still very complex due to the lack of availability of methods and techniques. The oscillators that determine the existence of rhythmical biological phenomena are examples of non-linear dynamic systems, which are widely spread among organisms. This research intends to present the result of a sort of temporal series analysis methods, some already used for Chronobiology research, as non-linear methods, testing their use and functionality for chronobiological data as well as determining their gaps and limitations for this purpose. For this research, data regarding to rhythm of O2 consumption were obtained from different age groups of Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini) workers. Such data were submitted to the following analysis: Fast Fourier Transform (FFT), Power Spectrum Analysis (PSA), Circular Statistics (Rayleigh\'s test), Stationarity Test (Unit Root Augmented Dickey-Fuller Test - ADF), Poincaré Plot, Approximate Entropy (ApEn) e Volumetric Approximate Entropy (vApEn). The results indicate that nonlinear methods detect the presence of metabolic rhythm, such as previous researches where linear methods used by Teixeira (2006) and Camargo (ongoing research) indicate its presence. However, there is some difficulty in determining if the variability present in the series is possibly due to its deterministic behavior or to the external noise, from which the determination is still not possible. Another limiting factor is the number of points of analyzed temporal series, which was very small. We conclude that some nonlinear methods, e.g. FFT, are effective to detect biological rhythms, but the constraint to time series length must be observed.
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Métodos lineares e não-lineares de análise de dados cronobiológicos de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini) / Linear and nonlinear methods of chronobiological data analysis of Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini)

Talita de Cássia Glingani Sebrian 11 October 2011 (has links)
A Cronobiologia estuda a origem e a manifestação de ritmos biológicos nos mais diversos táxons. A análise dos dados obtidos experimentalmente, contudo, é bastante complexa, haja vista a restrita gama de métodos disponíveis para tal. Os osciladores que determinam a existência dos ritmos biológicos são exemplos de sistemas dinâmicos não-lineares, os quais estão amplamente distribuídos nos seres vivos. Esses sistemas, por suas peculiaridades, são melhor analisados por métodos não-lineares. O objetivo deste trabalho é testar diferentes métodos de análise séries temporais, tanto alguns classicamente empregados na Cronobiologia quanto métodos não-lineares, verificando sua empregabilidade e funcionalidade para dados cronobiológicos, bem como as propriedades que permitem ou não seu uso. Para tanto, foram utilizados dados de ritmos de consumo de O2 obtidos para diferentes grupos etários de operárias de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini). Tais dados foram submetidos às seguintes análises: Transformada Rápida de Fourier (TRF), Análise de Potência Espectral (PSA), Estatística Circular (teste de Rayleigh), Teste de Estacionariedade (Teste da Raiz Unitária de Dickey-Fuller Aumentado - ADF), Plot de Poincaré, Entropia Aproximada (ApEn) e Entropia Aproximada Volumétrica (vApEn). Os resultados obtidos demonstram que os métodos não-lineares de análise detectam a existência de ritmo metabólico, assim como os métodos lineares utilizados por Teixeira (2006) e Camargo (em andamento) indicam sua presença. Ressalta-se, contudo, que há certa dificuldade em distinguir se a variabilidade existente nas séries deve-se, possivelmente, a seu comportamento determinístico ou a ruídos externos a elas, cuja detecção não é possível. Outro importante fator limitante da aplicabilidade das análises não-lineares é o número de pontos das séries temporais em questão, que era bastante reduzido nesse estudo. Dessa maneira, conclui-se que alguns métodos não-lineares, e.g. TRF, também são eficazes na detecção de ritmos biológicos, devendo ser observada a restrição devido ao tamanho da série temporal. / Chronobiology is the study of the origin and manifestation of rhythmical phenomena in all sorts of taxons. The analysis of the experimental obtained data is, however, still very complex due to the lack of availability of methods and techniques. The oscillators that determine the existence of rhythmical biological phenomena are examples of non-linear dynamic systems, which are widely spread among organisms. This research intends to present the result of a sort of temporal series analysis methods, some already used for Chronobiology research, as non-linear methods, testing their use and functionality for chronobiological data as well as determining their gaps and limitations for this purpose. For this research, data regarding to rhythm of O2 consumption were obtained from different age groups of Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini) workers. Such data were submitted to the following analysis: Fast Fourier Transform (FFT), Power Spectrum Analysis (PSA), Circular Statistics (Rayleigh\'s test), Stationarity Test (Unit Root Augmented Dickey-Fuller Test - ADF), Poincaré Plot, Approximate Entropy (ApEn) e Volumetric Approximate Entropy (vApEn). The results indicate that nonlinear methods detect the presence of metabolic rhythm, such as previous researches where linear methods used by Teixeira (2006) and Camargo (ongoing research) indicate its presence. However, there is some difficulty in determining if the variability present in the series is possibly due to its deterministic behavior or to the external noise, from which the determination is still not possible. Another limiting factor is the number of points of analyzed temporal series, which was very small. We conclude that some nonlinear methods, e.g. FFT, are effective to detect biological rhythms, but the constraint to time series length must be observed.

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